Minion Toolkit MCP 服务器

关键词

并行任务执行工作树隔离AI 助手工作流GitHub PR 自动化成本估算

使用说明（Markdown格式）

项目概述

Minion Toolkit 的 MCP 服务器实现一个完整的后端服务，遵循 MCP（Model Context Protocol）标准，与 Claude/其他 LLM 客户端协同工作，向客户端暴露可编排的资源、工具和 Prompts，并通过 JSON-RPC 进行请求/响应。

主要功能点

  • MCP 服务器核心功能
    • 通过 MCP 协议处理客户端请求，提供标准化的资源管理、工具注册与执行、以及 Prompt 模板的渲染和渲染结果返回。
    • 具备会话管理能力，能够创建、查询和清理 Minion 会话，跟踪任务执行状态与结果。
    • 支持多种传输与通信方式（如 Stdio），实现实时交互与异步任务执行。
  • 资源与工具管理
    • 提供用于任务执行的“工具”注册和执行能力，工具包括文件读写、命令执行、目录列举、文本检索等，输出结果可回传给 LLM 客户端。
    • 提供资源管理与数据访问能力，方便后续任务对项目代码与元数据的访问。
  • Prompt 模板与任务流
    • 提供 Prompts 的渲染与渲染上下文，支持自动化地把任务、文件、工具等信息注入到对话提示中，帮助 LLM 恰当地进行实现、验证和提交。
  • 工作流与成本估算
    • 提供任务依赖解析、DAG 拓扑、波次分组（waves）和关键路径计算等能力，支持执行计划的可视化与优化。
    • 提供成本估算服务，按模型价格对任务描述和工作流的 token 使用进行估算，输出 per-task、orchestrator、total 成本等信息。
  • 集成与扩展
    • 与 GitHub PR、工作树管理、任务解析、集成报告等功能模块深度集成，能够在 MCP 客户端实现端到端的开发、测试、评审与发布流程。
    • 提供可扩展的工具集，便于在后续加入自定义工具或拓展新的工作流阶段。

安装与运行

  • 依赖与环境（仓库自带实现，需按项目要求准备）
    • Node.js 版本 20 及以上
    • pnpm 版本 9 及以上
    • Claude Code CLI（用于插件/示例场景）
    • Git、gh CLI（可选，用于 PR 流程）
    • Anthropic API Key，放置在环境变量 ANTHROPIC_API_KEY
  • 运行步骤（简要）
    • 进入 mcp-server 目录，安装依赖并构建
    • 使用 Node 运行 MCP 服务器，产生 dist/index.js 作为启动入口
  • 服务器启动示例（由 MCP 客户端承担配置连接，客户端如何接入见下方配置示例）
    • MCP 客户端需要配置服务器的启动命令及参数，以便与 MCP 服务器建立连接并发起请求。

服务器配置（MCP 客户端使用的配置信息，JSON 格式示例）

说明：MCP 客户端需要事先配置服务器的启动命令及其参数，以建立连接。以下信息基于仓库内 MCP 服务器实现，确保客户端能正确启动并连接到服务器。

{ "minion-toolkit": { "name": "minion-toolkit", "command": "node", "args": ["/path/to/minion-toolkit/mcp-server/dist/index.js"], "env": { "ANTHROPIC_API_KEY": "your-key-here" } // 注释： // - name: 在客户端的 MCP 服务器列表中的唯一标识 // - command: 启动服务器的命令（node） // - args: 服务器入口脚本的路径（dist/index.js） // - env: 运行时所需的环境变量，例如Anthropic API Key } }

说明：客户端配置不需要包含具体实现细节，只提供启动命令及参数。实际路径需以部署环境为准。

基本使用方法

  • 项目初始化与任务定义
    • 使用任务解析、DAG 解析、资源与工具管理等节点，定义任务、依赖和变更范围。
  • 与 MCP 客户端的交互
    • 客户端通过 JSON-RPC 调用注册在 MCP 服务器上的工具（如 minion_start、minion_status、minion_results、minion_create_prs、minion_cleanup 等），获取任务执行状态、结果以及后续操作建议。
  • 常用工作流
    • 启动任务集群、查看进度、生成 PR、清理工作树等一系列操作，均可通过 MCP 客户端调用相应工具实现自动化流程。
  • 运行与调试
    • 通过构建后的 dist/index.js 启动 MCP 服务器，确保环境变量、依赖和依赖库版本正确配置。
    • 使用 Claude Code 插件或其他 MCP 客户端进行任务的提交、监控和结果汇总。

关键词

并行任务执行, 工作树隔离, AI 助手工作流, GitHub PR 自动化, 成本估算

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